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Tópicos Especiais em Informática – Fatec Indaiatuba

Prof. Dr. Dilermando Piva Jr. 1

Dilermando Piva Jr.

FATEC/Indaiatuba

Algumas ideias e citações elaboradas a partir do trabalho de Marcílio C. P. de Souto do DIMAp/UFRN

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O que é inteligência Artificial?

O que diferencia inteligência artificial de

inteligência natural?

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▪IA é o estudo para fazer com quecomputadores façam coisas que até omomento as pessoas fazem melhor

▪Como podemos ter certeza de quecoisas como plantas e pedras, outempestades, não sejam inteligentesde um modo ainda não concebido pornós?

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▪IA é o estudo para fazer com quecomputadores façam coisas que até omomento as pessoas fazem melhor

▪Como podemos ter certeza de quecoisas como plantas e pedras, outempestades, não sejam inteligentesde um modo ainda não concebido pornós?▪As plantas e pedras não parecem muito boas

para solucionar problemas em que julgamosseja necessário utilizar inteligência!

▪Capacidade de solucionar problemas?

▪Capacidade de solucionar problemasdifíceis?

▪Na construção de grandes obrasarquitetônicas, muita “inteligência” foiempregada;

▪E os minúsculos animais de um banco decoral, que constroem estruturasimpressionantes?▪ Estes animais não solucionam problemas por eles

mesmos, empregando raciocínio, mas seguindopadrões geneticamente herdados e evoluídos desua espécie.

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▪Algumas habilidades podem serconsideradas sinais de inteligência:▪ aprender ou entender a partir da experiência;

▪ dar sentido a mensagens ambiguas oucontraditórias;

▪ responder rapidamente e com sucesso frente a uma situação nova (flexibilidade);

▪ usar raciocínio na solução de problemas;

▪ lidar com situações de perplexidade;

▪ entender e inferir de modo comum, racional;

▪ adquirir e aplicar conhecimento;

▪ pensar e raciocinar;

▪ reconhecer a importância relativa de diferentes elementos dentro de uma situação.

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▪Pode significar “fabricado”;

▪Pode ser o contrário de “natural”;

▪Luz artificial x flor artificial;

▪Flor artificial:▪ Tem a aparência de uma flor;

▪Não é o que aparenta ser (imitação,aparência);

▪Luz artificial:▪É luz, realmente;

▪É o que parece ser (mas não existe nanatureza).

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“Uma área de pesquisa que investiga formas de habilitar o

computador a realizar tarefas

nas quais, até o momento, o

ser humano tem um melhor

desempenho”. Elaine Rich

A estupidez natural é incomparável para a inteligência artificial

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“Tão logo algum problema de IA é resolvido ele não é maisconsiderado um problema da área de IA...”

Chuck ThorpeCMU, Robotics Institute

2000

▪ Conjunto de técnicas para a construção de máquinas “inteligentes”, capazes de resolver problemas que requerem inteligência humana. (Nilsson)

▪ Ramo da Ciência da Computação dedicado à automação de comportamento inteligente. (Luger e Stubble)

▪ Tecnologia de processamento de informação que envolve raciocínio, aprendizado e percepção. (Winston)

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Sistemas que pensam como

os humanos

Sistemas que pensam

racionalmente

Sistemas que agem como

os humanos

Sistemas que agem

racionalmente



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os humanos

Sistemas que pensam

racionalmente


os humanos

Sistemas que agem

racionalmente

Agindo como humanos“A arte de criar máquinas que realizam funções que requerem inteligência

quando realizadas por pessoas” (Turing)

EX: SIRI, ASIMO

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Sistemas que pensam como os humanos

Sistemas que pensam

racionalmente


os humanos

Sistemas que agem

racionalmente

Pensando como os humanos“A automação de atividades que associamos com o pensamento

humano (e.g., tomada de decisão, solução de problemas, aprendizagem

etc.)” (GPS de Simon&Newell)

EX: RADARES DE TRÂNSITO (RNA)

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os humanos

Sistemas que pensam

racionalmente


os humanos

Sistemas que agem

racionalmente

Pensando racionalmente“O estudo das faculdades mentais através do uso de modelos computacionais”

(McCarthy)

Lógica aristotélica... Sócrates é um homem. Todos os homens são mortais. Sócrates é

mortal. Deus é amor. O amor é cego. Stevie Wonder é cego. Deus é cego ou Stevie é Deus

EX: SISTEMA LOGÍSTICO, SISTEMA DE ANÁLISE DE CRÉDITO 16


os humanos

Sistemas que pensam

racionalmente


os humanos

Sistemas que agem

racionalmente

Agindo racionalmente“O ramo da Ciência da Computação que estuda a automação de

comportamento inteligente”Problema. Existem ações que não envolvem inferência. Ex: tirar a mão de uma

panela quente. Piscar quando alguém passa a mão na frente de nossos olhos.

Ex. GOOGLE CAR. / ROBO CHÃO DE FÁBRICA

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▪ Teste de Turing: se a máquina tem comportamentointeligente,então ela o é...

https://turingmachinesimulator.com/ 18

http://en.wikipedia.org/wiki/Image:Turing_Test_version_3.png



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▪ Processamento de linguagem natural:comunicação;

▪ Representação do conhecimento: armazenar dados

antes e durante a conversa;

▪ Raciocínio automático: usar os dados armazenados

para responder perguntas ou tirar novas conclusões;

▪ Aprendizagem:adaptar-se a situações novas;

▪ Teste total de Turing: a máquina deveria tratar

padrões de imagem (“enxergar”) e de som.

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21 22

Redes

Neurais

Lógica

Fuzzy

Computação

Evolucionária

Agentes

Inteligentes

Linguagem

Natural

RobóticaRaciocínio

Baseadoem Casos

Raciocínio

Baseado em Regras

Outros

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Redes

Neurais

Lógica

Fuzzy

Computação

Evolucionária

Agentes

Inteligentes

Linguagem

Natural

RobóticaRaciocínio

Baseadoem Casos

Raciocínio

Baseado em Regras

Outros

MACHINE LEARNING, DEEP LEARNING 24

“IA é considerada polêmica porque desafia a idéia daunicidade do pensamento humano, da mesma forma

que Darwin desafiou a unicidade da origem dos seres

humanos.”

Helbert A. SimonCMU, 2000

A inteligência artificial está superada. Nós achamos que a maioria das pessoas prefere a vantagem

amigável da estupidez artificial



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1950 1957 1958 1962 1970 1981 1988 19921956

Allan Turing“Computer Machinery andIntelligence”

Surgimento do termoInteligência Artificial

LISP

PROLOG

Primeiro ProjetoJaponês

Segundo ProjetoJaponês

Logic Theorist

General ProblemSolver

Primeiro SistemaEspecialista

Ganhos com sistemasde IA chegaram a 1 Bilhão

Primeiro RobôIndustrial

▪ A gestação da IA (1943-1956)

▪ O entusiasmo dos primeiros anos da IA, grandes expectativas (1952- 1969)

▪ Uma dose de realidade (1966-1974)

▪ Sistemas Baseados em Conhecimento: A Chave para o Poder? (1969-1979)

▪ IA se torna comercial (1980-1988)

▪ O retorno das Redes Neurais (1986-presente)

▪ Eventos Recentes

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▪ O primeiro trabalho de IA foi um modelo de neurônio artificial (McCulloch&Pitts-43)▪ Precursor das tradições lógica e conexionista da IA

▪ Começo dos anos 50: Shannon & Turing escreveram programas de xadrez para máquinas von Neumann

▪ Ao mesmo tempo, Minsky e Edmonds construíram o primeiro computador baseado em redes neurais (51)▪ Ironicamente, mais tarde Minsky provou teoremas que levaram a descrença

de redes neurais durante os anos 70's

▪ Workshop em Dartmouth em 56: pesquisadores de Princeton, IBM , MIT e CMU se reuniram a convite de John McCarthy (LISP)▪ Os 20 anos seguintes foram dominados por pesquisadores participantes do

Workshop e seus estudantes

▪ Foi neste Workshop que o nome Inteligência Artificial surgiu para denominar o novo campo de estudo (cunhado por McCarthy)

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Newell e Simon desenvolveram o “General Problem Solver” (GPS)

Projetado para imitar protocolos humanos de resolução de problemas

GPS foi o primeiro programa a incorporar a abordagem “Pensar como humanos”

A combinação de IA e Ciência Cognitiva continua até hoje

Samuel (1952) escreveu uma série de programas para jogar damas e provou o contrário do que era senso comum na época:

“a idéia de que computadores podiam fazer somente o que era dito para eles”

Seus programas aprendiam rapidamente a jogar melhor que seu criador

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▪ McCarthy (1958) desenvolveu o LISP, que se tornou a linguagem dominante de IA

▪ Robinson (1963) descobriu o método da resolução:

▪ Algoritmo completo de provas de teoremas para a Lógica de 1a Ordem

▪ PROLOG estava a caminho

▪ Minsky supervisionou uma série de estudantes que escolheram problemas limitados que pareciam requerer inteligência para serem resolvidos:

▪ Micromundos

▪ O mais famoso micromundo foi o mundo dos blocos

▪ Trabalhos de redes neurais começaram a florescer

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▪ A barreira que muitos projetos de IA encontraram foi que

▪ Métodos que eram suficientes para demonstrações de um ou dois exemplos simples quase sempre fracassavam quando testados com uma elenco maior de problemas ou com problemas mais difíceis

▪ O primeiro tipo de dificuldade

▪ Os primeiros programas continham pouco ou nenhum conhecimento do assunto que tratavam

▪ Tinham sucesso através de manipulações sintáticas muito simples - ELIZA (65)

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▪ O segundo tipo de dificuldade

▪ A intratabilidade de muitos problemas que a IA estava tentando resolver

▪ Os primeiros programas funcionavam somente porque os os micromundos continham poucos objetos.

▪ Antes que a teoria de problemas NP-completos fosse desenvolvida, se acreditava que o problema de se "escalar" para problemas maiores era simplesmente um problema de se ter hardware mais rápido

▪ Uma terceira dificuldade veio das limitações sobre as estruturas básicas usadas para gerar comportamento inteligente

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▪ O método de resolução de problemas usado na primeira década da IA foi o mecanismo de busca de propósito geral

▪ Eles são chamados métodos fracos porque usam pouca informação sobre o domínio

▪ Para domínios complexos o desempenho é pobre

▪ O sistema Dendral (69) foi o primeiro sistema a trabalhar com conhecimento intensivo

▪ Sua expertise era derivada de um grande número de regras específicas

▪ Inferia a estrutura molecular de informações fornecidas por um espectrômetro de massa

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▪ Feigenbaum e outros em Stanford começam a investigar a nova metodologia de sistemas especialistas

▪ A importância do conhecimento do domínio foi também aparente na área de processamento linguagem natural

▪ O crescimento das aplicações no mundo real aumentou a demanda por esquemas de representação de conhecimento alternativos:

▪ Lógica e Frames

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▪ O primeiro sistema especialista de sucesso comercial, R1, começou a operar na DEC

▪ Ajudava a configurar ordens para novos computadores

▪ Em 1981, os japoneses anunciaram a "Quinta Geração"

▪ Um projeto de 10 anos para construção de computadores inteligentes que rodavam Prolog

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▪ Embora a ciência da computação negligenciou o campo das redes neurais, o trabalho continuou em outros campos, particularmente na Física (82)

▪ Ao mesmo tempo, algumas desilusões sobre a aplicabilidade de sistemas especialistas começaram a surgir

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▪ Os anos recentes viram mudanças no conteúdo e metodologia de pesquisa da IA

▪ Revoluções similares ocorreram na robótica, visão por computador, aprendizado de máquina e representação do conhecimento

▪ Buscadores Inteligentes (aplicados principalmente à Web)

▪ Reconhecimento de Voz

▪ Robótica

▪ Mineração de Dados

▪ Casas Inteligentes

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▪ Em 1996 – O computador Deep Blue (IBM) venceu o campeão de xadrez mundial Garry Kasparov

▪ Em 2011 – Dois campeões humanos em Jeopardy (perguntas e respostas) foram vendidos pelo Watson (projeto da IBM)

▪ Em 2015 – o jogador artificial chamado AlphaGo, do Google, venceu um humano no jogo de mesa chinês (o jogo mais complexo existente).

▪ Atualmente...▪ Carros Autônomos

▪ Assistente Pessoal (smartphones)

▪ Idiomas e Tradução

▪ Compra e Serviços (Netflix, Spotify, Amazon, Youtube)

▪ Redes Sociais (IA usada para identificar o que deve ser mostrado)

▪ Reconhecimento Facial (Facebook, smartphones -> separação de fotos)

▪ Telemarketing e Chatbots (magazine luiza)

▪ Pacientes e Diagnósticos (Watson)

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▪ A partir dos anos 80 foi percebido que, geralmente, o modelo de raciocínio utilizado em IA era diferente do usado pelos seres humanos

▪ Mas essas diferenças não invalidam o uso de modelos não-humanos

▪ Um bom exemplo é o avião, que opera de uma forma muito diferente da dos pássaros mas também voa.....

▪ Em outras palavras, para que alguém quer construir uma cópia da mente humana? A original não é suficiente? A mente humana não é a mais difícil de se auto examinar?

▪ A única solução aparentemente lógica é separar a inteligência humana da inteligência artificial para construir algo completamente novo

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▪ A IA que estudaremos é aquela embutida em aplicações reais do seu cotidiano...

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• Agricultura• Negócios e finanças• Química• Comunicações• Comércio• Computação• Educação• Eletrônica• Engenharia• Meio ambiente• Geologia

• Processamento de imagem

• Direito• Indústria • Matemática• Medicina• Meteorologia• Militar• Sistemas de potência• Ciência• Tecnologia espacial• Transportes, ...

InternetRedes e Sistemas DistribuídosBanco de dadosEngenharia de softwareInterfacesRobótica JogosHardware (projeto e análise)Etc.

▪ Como modelar o ambiente físico e o comportamento/personalidade dos personagens?

▪ Como permitir uma boa interação com usuário?

41FIFA SoccerThe Sims

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FIFA Soccer



▪ Como obter navegação segura e eficiente, estabilidade, manipulação fina e versátil?

▪ E no caso de ambientes dinâmicos e imprevisíveis?

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HAZBOT: ambientes com

atmosfera inflamável

▪ Como modelar os componentes do sistema e dar-lhes autonomia?

▪ Como assegurar uma boa comunicação e coordenação entre estes componentes?

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▪ Como localizar a informação relevante?

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▪ Como prever o valor do dólar (ou o clima) amanhã?

▪ Que dados são relevantes? Há comportamentos recorrentes?

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▪ Como saber se uma mensagem é lixo ou de fato interessa?

▪ Como saber se um dado comportamento de usuário é suspeito e com lidar com isto?

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▪ Como brecar o carro sem as rodas deslizarem em função da velocidade, atrito etc.?

▪ Como focar a câmera em função de luminosidade, distância, etc.?

▪ Como ajustar a temperatura em da quantidade de roupa, fluxo de água, etc.?

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▪ Dar ao usuário a ajudar de que ele precisa...

▪ Interagir com as interfaces sem ter que digitar...

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▪ Grande complexidade (número, variedade e natureza das tarefas)

▪ Não há “solução algorítmica”, mas existe conhecimento

▪ Modelagem do comportamento de um ser inteligente (conhecimento, aprendizagem, iniciativa, etc.)

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▪ Qual a melhor linguagem para programar em IA atualmente?

▪ PYTHON

▪ Mais alguma?

▪ Java, R e PHP.

▪ Tenho que programar tudo do zero?

▪ Não.... A ideia é utilizar as bibliotecas que já existem.

▪ Python, Java, R e Php... TensorFlow

▪ Php php-ml

▪ C FANN

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▪ Qual a melhor linguagem para programar em IA atualmente?

▪ PYTHON

▪ Mais alguma?

▪ Java, R e PHP, C,....

▪ Tenho que programar tudo do zero?

▪ Não.... A ideia é utilizar as bibliotecas que já existem.

▪ Python, Java, R e Php... TensorFlow

▪ Php php-ml

▪ C FANN

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https://imasters.com.br/back-end/machine-learning-e-php-com-php-ml

https://www.tensorflow.org/

https://ivonascimento.wordpress.com/2008/10/21/fann-fast-artificial-network-library-v-2-1b/

https://github.com/php-ai/php-ml



▪ Não quero programar muito... Tem como utilizar IA em meus projetos?

▪ Sim.... Ex: Projeto Watson da IBM

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▪ T. Mitchell. Machine Learning. McGraw Hill, New York, 1997.

▪ Stuart Russell and Peter Norvig, Artificial Intelligence - A Modern Approach. Prentice Hall, 1995.

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